인공지능 - LangGraph로 구현하는 유튜브 자막 자동 처리 파이프라인
LangGraph로 구현하는 유튜브 자막 자동 처리 파이프라인
이번 실습에서는 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하고, 번역 및 요약한 뒤 텍스트 파일로 저장하는 전체 파이프라인을 구현합니다. 핵심은 LangGraph라는 새로운 워크플로우 프레임워크를 활용해, 각 단계를 구조화된 상태 머신으로 연결하는 것입니다.
1. 실습 목적
이 실습은 다음과 같은 기능을 자동화하기 위한 것입니다:
- 유튜브 영상에서 자막(한글/영문) 추출
- 자막 내용을 한국어로 번역 (GPT-3.5-turbo 사용)
- 자막 내용을 요약
- 번역 및 요약 결과를 각각
.txt파일로 저장 - 전체 흐름을 LangGraph로 구성해 선언적 파이프라인 실행 경험
2. 사용 기술
| 기술/라이브러리 | 용도 |
|---|---|
YouTubeTranscriptApi |
유튜브 영상에서 자막 추출 |
LangChain, LangGraph |
GPT 모델과 상태 기반 파이프라인 구성 |
ChatOpenAI (gpt-3.5-turbo) |
자막 번역 및 요약 |
.env 파일 |
OpenAI API 키 보안 관리 |
datetime, os |
파일 저장 이름 및 시스템 설정 |
3. 이 실습으로 알 수 있는 것
- LangGraph로 복잡한 비동기 흐름을 구조화하는 방법
- GPT 모델을 활용한 자막 요약 및 번역 자동화
- 유튜브 자막 추출 및 예외 처리 구현
- 텍스트 파일 저장 및 자동화 워크플로우 설계
4. 실습 환경 준비 (LangGraph 기준)
패키지 설치
LangGraph에서 다음 명령어로 필수 패키지를 설치합니다:
!pip install openai langchain youtube-transcript-api python-dotenv langgraph
.env 파일 업로드
OpenAI API 키를 보안상 안전하게 관리하기 위해 .env 파일을 사용합니다.
from google.LangGraph import files
files.upload() # openapi_key.env
.env 파일 예시:
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
업로드 후 다음 코드로 키를 불러옵니다:
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv("openapi_key.env")
5. 주요 코드 구조 설명
(1) 상태 구조 정의 (PipelineState)
LangGraph는 각 상태를 딕셔너리 구조로 정의합니다. 여기서는 자막, 번역 결과, 요약 결과 등 6개의 필드를 관리합니다.
class PipelineState(TypedDict):
video_id: str
transcript: str
translated: str
summary: str
translation_txt: str
summary_txt: str
(2) 단계별 기능 함수
각 단계는 함수로 분리되어 있으며, 모두 동일한 PipelineState를 입력/출력합니다.
extract_transcript: 자막 추출translate_text: 자막 번역summarize_text: 자막 요약save_translation_txt: 번역 결과 저장save_summary_txt: 요약 결과 저장
LangChain의 ChatOpenAI로 GPT를 호출하며, openai_api_key는 명시적으로 전달합니다.
(3) LangGraph로 워크플로우 구성
StateGraph를 사용하여 각 노드를 연결하고 흐름을 설정합니다.
graph = StateGraph(PipelineState)
graph.add_node("ExtractTranscript", extract_transcript)
...
graph.add_edge("ExtractTranscript", "TranslateText")
...
graph.set_entry_point("ExtractTranscript")
graph.add_edge("SaveSummaryTxt", END)
최종적으로 graph.compile()을 통해 실행 가능한 파이프라인으로 변환합니다.
(4) 실행 흐름
사용자로부터 유튜브 URL을 입력받고, 전체 파이프라인을 실행합니다:
if __name__ == "__main__":
url = input("유튜브 링크 입력: ")
...
final_state = app.invoke({...})
결과 파일 경로를 출력하고, 번역/요약 실패 여부를 안내합니다.
6. 실행 예시
🎥 유튜브 링크 입력 (예: https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxx):
🔍 자막 추출 → 번역 → 요약 시작...
✅ 번역 저장 완료: translated_2024-05-20_14_32_12.txt
✅ 요약 저장 완료: summary_2024-05-20_14_32_13.txt
7. 확장 아이디어
- 영어 자막이 없을 경우 자동 번역 API 연동
- 결과 요약을 PDF로 저장
- LangGraph의 분기 조건을 사용한 요약 제외/선택 실행
댓글남기기